架构师的登山之路｜初识：一张知识地图，厘清系统全貌

作为一名刚入门的综合架构师，最常见的一个感受就是：知识点实在太多了，不知道从哪开始学，也不知道哪些是“必须掌握”的，哪些是“以后再说”的。别担心，这正是我们这整个系列文章要解决的问题。

在这个系列的第一篇里，我们先来建立一个全景的“知识地图”，从更高的视角，了解成为一个合格架构师所要经历的学习路径。我们会按照领域模块来分类，让你知道每一块领域都在解决什么问题、用什么工具、目前主流方案是什么。未来的每篇文章，我们都会围绕其中某一个模块深入讲解。

一、云计算基础（IaaS/PaaS/SaaS）

云计算就像现代IT世界的底座，无论你是做大数据、AI，还是日常业务系统，几乎都离不开它。初学者需要搞清楚三种云服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）和主流云平台（AWS、Azure、阿里云等）的使用方法，理解虚拟机、负载均衡、对象存储等基础服务。

二、容器化与编排（Docker、Kubernetes）

Docker 就像是打包你的应用的一只箱子，Kubernetes 就是负责管理成百上千个箱子的调度中心。要搞懂什么是 Pod、Service、Ingress，了解微服务和容器天然的适配关系。

三、DevOps：从代码到上线的一整套流程

DevOps 是连接开发和运维的桥梁。你要了解持续集成（CI）、持续部署（CD）、基础设施即代码、自动化测试和监控报警等内容。常用工具链如 Git、Jenkins、Ansible、Prometheus、ELK 等。

四、网络与安全基础

架构师必须懂网络。你要理解 TCP/IP、DNS、负载均衡、CDN、防火墙等概念，也要学会在云平台上设计安全的 VPC 和子网划分。安全方面还包括身份认证、访问控制、加密算法、防攻击等基础知识。

五、数据库系统

关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）和非关系型（MongoDB、Redis、HBase）要各有所知，能说出它们各自的适用场景、优劣和扩展方式。

六、大数据技术栈

当数据规模超出传统数据库能力时，就该上 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto 等大数据组件了。初学者先了解批处理 vs 流处理，再根据业务需求选型。

七、实时计算与流处理

这部分重点是 Kafka + Flink 的组合，处理毫秒级的实时数据流。例如风控系统、实时推荐、日志分析等。

八、数据治理与数据中台

数据治理说的是如何保证数据可信、安全、可管；数据中台则是把数据标准化之后提供给不同业务部门用。元数据管理、数据血缘、数据质量、权限控制，这些都是重点。

九、AI/ML平台集成

越来越多企业都在用机器学习模型做智能推荐、风险预测等。你要懂得模型训练流程、模型部署、MLOps 管理方式。平台方面可以了解 TensorFlow Serving、SageMaker、Kubeflow 等。

十、API网关与中间件

微服务系统的流量进出门口靠 API 网关（比如 Kong、APISIX），服务内部通信靠消息中间件（Kafka、RabbitMQ）、缓存中间件（Redis）、配置中心（Nacos）等。

十一、微服务架构

按业务划分服务，每个服务单独开发、部署、运行。你要了解微服务的通信方式（REST、RPC）、服务拆分、容错、注册发现、链路追踪、灰度发布等。

十二、服务网格（Service Mesh）

当微服务越拆越多，治理它们的成本也越来越高。Service Mesh（代表是 Istio）能帮你实现服务之间的流量管理、安全认证、指标监控等，无需动一行业务代码。

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后续更新计划（系列文章）

我们这个“登山之路”系列会逐篇讲清楚下面这些主题：

• 第二篇：《IaaS、PaaS、SaaS到底是个啥？3分钟看懂云计算》
• 第三篇：《Docker 和 Kubernetes：你只需要知道这些就够了》
• 第四篇：《DevOps 是理念还是工具？一分钟看懂它的本质》
• 第五篇：《用架构师的视角重新理解网络和安全》
• 第六篇：《数据库选型怎么选不踩坑？一篇讲清关系型和NoSQL》
• 第七篇：《从Hadoop到Flink，大数据组件你该怎么学？》
• 第八篇：《Kafka + Flink 如何打造一个实时计算链路》
• 第九篇：《数据治理和数据中台的区别和联系》
• 第十篇：《MLOps：当AI不再只是模型，而是平台能力》
• 第十一篇：《API 网关和中间件：微服务世界里的基建》
• 第十二篇：《微服务架构拆分的三把标尺》
• 第十三篇：《服务网格 Istio 是未来还是复杂过头？》

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如果你也是正在登山路上的“准架构师”，那我们就一起出发吧，别怕山高，走的久了，自然能看到更远的风景。